楊志強，田進華

（黃淮學(xué)院，河南 駐馬店 463000）

自適應(yīng)傳輸范圍VANETs車間通信性能分析

楊志強，田進華

（黃淮學(xué)院，河南 駐馬店 463000）

動態(tài)拓撲結(jié)構(gòu)以及變化的車聯(lián)網(wǎng)VANETs（vehicular ad hoc networks）給車間通信連接提出挑戰(zhàn)。為此，提出基于自適應(yīng)傳輸范圍建立車間通信方案。首先通過車輛速度、車間距以及車到達率分布知識，推導(dǎo)車輛自適應(yīng)的傳輸范圍以及傳輸功率，并得出連接中斷的概率；同時，推導(dǎo)同向車間通信連接和反向車間通信連接的分布。最后，通過仿真驗證理論推導(dǎo)其正確性。結(jié)果表明：車輛自適應(yīng)傳輸范圍能夠有力地提高車間通信連接概率。

車間通信；傳輸范圍；連接；車輛密度；車聯(lián)網(wǎng)

0　引　言

車聯(lián)網(wǎng)（vehicular ad hoc networks，VANETs）是移動自組織網(wǎng)絡(luò)最成功的商業(yè)應(yīng)用之一[1]。在VANETs中，車輛裝有OBD設(shè)備，與鄰居車輛構(gòu)成車間V2V（vehicle-to-vehicle）通信和與基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)成V2I（vehicle-to-infrastructure）通信。依據(jù)V2V和V2I通信，傳輸實時交通信息，從而提高交通安全、交通效率。VANETs的拓撲結(jié)構(gòu)如圖1所示。

V2V通信是傳遞upcoming交通信息、安全消息的最佳選擇。若車輛i發(fā)現(xiàn)了交通事故，就廣播該消息，接收信息的周圍車輛采取應(yīng)對措施。因此，V2V通信連接的可靠以及穩(wěn)定性是成功轉(zhuǎn)發(fā)消息的關(guān)鍵因素。

圖1　VANETs的拓撲結(jié)構(gòu)

V2V通信連接性能與車輛密度、車輛間相對速度、傳輸范圍以及車輛使用的通信頻帶相關(guān)。文獻[1-11]分析了VANETs中V2V通信連接。然而，現(xiàn)存的文獻研究，在分析V2V通信連接時，并沒有考慮在VANETs中車輛以隨機速度行駛和車輛密度不斷變化的情況。另外，也未考慮Spectrum-agile系統(tǒng)。在Spectrum-agile系統(tǒng)中，車輛可根據(jù)自身速度以及傳輸范圍，使V2V通信連接頻率可在DSRC和ISM頻帶上切換。

為此，本文討論Spectrum-agile VANET的車間V2V通信的連接問題，并針對同向車輛構(gòu)成的通信連接、反向車輛所構(gòu)成的通信連接兩種情況，分析、并推導(dǎo)了這兩個連接概率。

1　系統(tǒng)模型及問題描述

依據(jù)美國國際交通安全協(xié)議（national highway transportation safety administration，NHTSA），假定VANET中的車輛裝有計算、通信設(shè)備。本文假定這些設(shè)備能在5.9GHz DSRC帶寬和5GHz或2.4GHz ISM 帶寬間切換，并周期地廣播車輛狀態(tài)信息，包括位置、速度以及方向等。針對V2V通信，考慮兩類場景：

1）同方向行駛的車輛間通信連接，簡稱為同向通信連接。

2）反方向行駛車輛間的通信連接，簡稱為反向通信連接。

車間的通信連接時長T_duration取決于傳輸范圍R及車輛間的相對速度。當(dāng)相對速度越小，車輛間的通信時長 T_duration越長，反之，通信時長T_duration越短。然而，當(dāng)車輛反方向行駛，反向通信連接的速度越大，通信時長T_duration很小，這可能不足以完成信息的交互，甚至無法建立通信連接。

為此，本文分析同向通信連接以及反向通信連接，并分析車輛傳輸范圍對通信連接概率的影響。依據(jù)車輛密度調(diào)整車輛的通信范圍，并依據(jù)信道情況，將RF頻帶在DSRC和ISM間進行切換，從而提高車輛間的連接概率。

2　動態(tài)通信范圍以及傳輸功率

2.1動態(tài)通信范圍

將道路分成不同的段，車輛到達路段的時間間隔服從指數(shù)分布，且參數(shù)為λ。λ表示每秒到達的車輛數(shù)[1]。將車輛行駛速度分成M等級，相應(yīng)地，等級i的速度表示為i，i=1，2，…，M。若每個速度等級行駛車輛的到達率為λi，那么車輛選擇速度i的概率Pi=λi/λ。

此外，車輛間距與車輛間到達時間一樣，也服從指數(shù)分布，參數(shù)為ρ：

那么車輛間距X=x的CDF函數(shù)：

此外，依據(jù)文獻[12]，在不同車流中的車輛速度服從高斯分布。為此，假定車輛行駛的最大速度max、最小速度min，且max=μ+3σ，min=μ-3σ。那么，車輛速度的概率密度函數(shù)PDF為

式中：μ——平均速度；

σ——速度的標準方差。

其中erf（·）為誤差函數(shù)[13]。

最后，在路段L上的平均車輛數(shù)Ne=Lρ。

如果車輛間距d小于車輛的通信范圍R，就認為它們間的通信V2V可以連接。在高速中，任何車輛間距d服從參數(shù)為ρ的指數(shù)分布，它們的連接概率F（R）：

因此，車輛k能夠連接到Ne-1個其他車輛的概率

那么，在長為L的路段上的實時車輛數(shù)Nt：

式中：Sd——車輛間的安全距離；

NLn——道路的行車道數(shù)。

每個車輛可自適應(yīng)地調(diào)整車輛傳輸范圍，即動態(tài)傳輸范圍Rt：

其中α∈（0，1）表示traffic flow constant[12]。DSRC標準中設(shè)定L=1000m。獲取了動態(tài)傳輸范圍Rt后，依據(jù)衰落信道，調(diào)整傳輸功率。

2.2傳輸功率

假定有K個獨立信道（在5.9GHz的DSRC頻帶上，在5.9GHz的ISM頻帶上有11個獨立信道），并且每個信道的頻寬Wk，用于VANET的V2V通信。對于給定的傳輸功率pt，在距離為d的接收功率pr：

式中：ht、hr——發(fā)射和接收天線的高度；

Gt、Gr——發(fā)射和接收天線的增益；

λw——波長；

αp——路徑衰落指數(shù)，且αp∈[2，4]。

若車輛傳輸范圍為Rt，其發(fā)射功率信噪比SNR（Signal-to-Noise ratio）：

式中N0為噪聲的功率譜密度。

因此，傳輸范圍R的累計分布（CDF）函數(shù)為

平均傳輸范圍：

其中Γ（·）表示Gamma函數(shù)[13]。

綜上所述，依據(jù)車輛信息的分布知識，計算車輛動態(tài)傳輸范圍Rt后，根據(jù)Rt推導(dǎo)了傳輸功率。最后，從功率角度，提出通信連接中斷的概率。

3　車間通信連接概率的分布

3.1反向通信連接

假定TA、TB分別表示交聯(lián)時間（包括信道接入、切換時間）、數(shù)據(jù)交互時間。Tc表示V2V通信允許的總時間。要成功地傳輸消息，必須滿足TA+TB≤Tc。那么成功傳輸?shù)母怕蔖s：

圖2　反向通信連接

式中：d——車輛i、j的歐式距離；

Rit、Rjt——車輛i、j的動態(tài)傳輸范圍。

接下來，分析總允許的時間C對V2V通信的數(shù)據(jù)傳輸影響。C服從泊松分布[14]，且參數(shù)為β。那么C的CDF可定義為：FC（C）=1-e-βC，C≥0。相應(yīng)地，數(shù)據(jù)傳輸時間B的CDF函數(shù)為

B的PDF函數(shù)：fB（B)=βe-（B+A）β。用于數(shù)據(jù)傳輸時間的期望值?

為了能夠交互大小為S Bit的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)傳輸時間B應(yīng)滿足假定數(shù)據(jù)傳輸率為Dr，要成功傳輸S比特的數(shù)據(jù)，那么數(shù)據(jù)傳輸?shù)某晒εc否取決于交聯(lián)時間、數(shù)據(jù)傳輸率、相對速度以及數(shù)據(jù)尺寸。為此，數(shù)據(jù)傳輸?shù)某晒Ω怕嗜绻粷M足那么就不能成功傳輸數(shù)據(jù)。

3.2同向通信連接

由同方向移動車輛構(gòu)成的連接，若相對速度很小，連接時長越長。時長取決于車輛行駛的距離差和傳輸范圍。如果車輛行駛的距離差大于彼此的傳輸范圍，它們間的連接斷裂。假定車輛m、n距離為d，如圖3所示。車輛m、n的連接存在的概率分布為

其中X為車間距的隨機變量。

圖3　同向通信連接

當(dāng)車間距d≤min{Rtn，Rtm}，車輛m、n的連接存在。連接的時長取決于它們各自的初始速度、加速度。假定，車輛m、n初始速度以及加速度分別為m（0）、n（0）以及am、an。經(jīng)時間t后，車輛m、n速度分別為

相應(yīng)地，在時間[0，t]間隔內(nèi)移動的距離分別為

因此，經(jīng)時間t后，車輛m、n的距離dt為

其中I（m，n）∈{1，-1}。如果sn（t）＞sm（t），I（m，n）=1，否則I（m，n）=-1。如果dt≤min{Rtn，Rtm}，意味著車輛m、n在彼此的通信范圍內(nèi)。那么它們間的通信時長T_duration=t。

4　數(shù)據(jù)仿真分析

本節(jié)通過理論仿真分析系統(tǒng)提出的理論模型?？紤]長為5km的高速公路。車輛到達公路服從泊松分布，參數(shù)為λ車/s。

圖4　同向車輛的連接概率隨到達率λ的變化情況

如圖4所示，為連接概率隨不同的傳輸范圍的變化情況。對于給定的λ情況下，平均速度μ以及方差σ的提高，連接概率下降。這是因為，當(dāng)λ固定時，車輛移動越快，即速度越大，車輛密度越小。類似地，對于給定的μ以及σ，連接概率隨到達率λ增加而提高。

圖5顯示了在傳輸范圍R為1000m（DSRC的上限）以及25 m（DSRC的反方向下限）兩種情況下的連接時長隨相對速度的變化曲線。從圖可知，當(dāng)車輛間以反方向行駛，距離為1 000 m時，相對速度為225 600 m/h時，連接時長為1.596 s；距離為25 m時，連接時長為0.3989s。注意，當(dāng)相對速度降低時，連接時長也隨之增加。因為相對速度越小，車輛的移動間距越小，在彼此通信范圍內(nèi)的時間越長。

圖6顯示了同向連接通信中的相對速度對傳輸數(shù)據(jù)的影響。從圖可知，隨著相對速度的提高，成功傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量越小。因為相對速度越大，車間距隨時間的變化越快，通信連接的時長越短，因此能夠傳輸?shù)臄?shù)據(jù)就越少。

圖7顯示了傳輸范圍對傳輸數(shù)據(jù)的影響。傳輸?shù)臄?shù)據(jù)尺寸S=6MB。為了分析動態(tài)傳輸范圍的性能，在仿真過程中設(shè)定3類傳輸范圍：固定傳輸范圍300m，800m，動態(tài)傳輸范圍。從圖可知，當(dāng)傳輸范圍R固定為300m時，一段時間（100s）后，概率為0。若R固定為800m時，一段時間（800s）后，概率也為0。而當(dāng)傳輸范圍為動態(tài)時，在整個仿真時間內(nèi)（0～300s），概率均接近1。這些數(shù)據(jù)表明，動態(tài)傳輸范圍能夠提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)某晒β省?/p>

圖5　反向通信連接時長隨相對速度的變化情況

圖6　同向通信連接中成功傳輸數(shù)據(jù)隨相對速度的變化情況

圖7　數(shù)據(jù)傳輸?shù)某晒β?/p>

5　結(jié)束語

針對Spectrum-agile VANET背景，分析傳輸范圍及相對速度對V2V通信連接性能的影響。考慮了同向車輛構(gòu)成的通信連接、反向車輛所構(gòu)成的通信連接兩種情況，并推導(dǎo)了這兩個連接概率。同時，依據(jù)車輛到達率、車輛速度以及車間距的分布知識，計算車輛的動態(tài)通信范圍，并依據(jù)車輛的通信范圍，調(diào)整發(fā)射功率。仿真結(jié)果表明，自適應(yīng)的通信范圍能夠有效提高V2V通信連接性能。

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（編輯：李妮）

Adaptive transmission range-based vehicle-to-vehicle communication connectivity performance analysis

YANG Zhiqiang，TIAN Jinhua
（Huanghuai University，Zhumadian 463000，China）

Dynamic topology and unstable vehicular density have posed a challenge to connect vehicle-to-vehicle communication in vehicular ad hoc networks（VANETs）.Therefore，a scheme namely adaptive transmission range-based vehicle-to-vehicle communication connection has been proposed in this paper.First，adaptive transmission range and transmission power have been derived by the knowledge about the speed，arrival rate and distance of vehicle;second，the outageprobabilityofconnectivityhasbeencomputed;third，thedistributionexpressionof connectivity between the same-direction vehicle and the opposite-direction vehicle has been derived.Simulation results show that the derivation is correct and the adaptive transmission range can be applied to improve the probability of vehicle-to-vehicle communication connectivity to a large extent.

vehicle-to-vehicle communication；transmission range；connectivity；vehicular density；VANETs

A

1674-5124（2016）03-0140-05

10.11857/j.issn.1674-5124.2016.03.031

2015-09-13；

2015-11-21

河南省重點科技攻關(guān)項目（142102210335）河南省教育廳重點科技攻關(guān)項目（13A520786）

楊志強（1979-），男，河南鄭州市人，講師，碩士，研究方向為數(shù)據(jù)庫。